前面我们曾经讲过两种Android的渠道打包方式，包括其中的原理都有所涉及。今天给大家讲解的是packer-ng-plugin简称packer，号称是下一代的Android渠道打包工具。估计应该有人在使用了，会的同学可以略过今天的这篇推送，去学习其他内容吧，没有使用过的就往下看。 在讲这个号称：下一代Android渠道打包工具之前，我们先来回顾一下原来基础的打包原理和美团的多渠道打包原理。这里我就不过多介绍了，没看过之前文章的，点击下方链接进行复习即可。 Android Studio 使用Gradle多渠道
Python是一种多功能编程语言，可用于许多不同的编程项目。1991年首次出版，其名称灵感来自英国喜剧组织Monty Python，开发团队希望使Python成为一种有趣的语言。易于设置，并以相对简单的方式编写并立即反馈错误，Python是初学者和经验丰富的开发人员的绝佳选择。Python 3是该语言的最新版本，被认为是Python的未来。
平常用git进行项目管理已经稀松平常了, 今天咱来点不一样的. 平常管理的都是普通的文本文件, 如果是二进制文件, git能够处理么? 比如word文档. 测试一下. 新建一个项目, 在其中创建tes
什么是Spark Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架。最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一。 与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比，Spark有如下优势。 首先，Spark为我们提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质（文本数据、图表数据等）的数据集和数据源（批量数据或实时的流数据）的大数据处理的需求。 Spark可以将Hadoop集群中的应用在内存中的运行速度提
什么是Spark Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架。最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一。 与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比，Spark有如下优势。 首先，Spark为我们提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质（文本数据、图表数据等）的数据集和数据源（批量数据或实时的流数据）的大数据处理的需求。将Hadoop集群的中的应用在内出中运行速度提升100倍，甚至
最近有一个朋友刚入手了 Mac，准备专门搞开发用，让我给他推荐几款软件，然后我就把我的 Launchpad 截图发给了他，他看到这密密麻麻的软件完全不知所措，如下图。
刚开始写了关于如何将本地代码上传到github上，但是有些小伙伴们不清楚如何安装Git，这一篇就给小伙伴们普及一下Git的安装和使用。适合刚开始用git的小白，大神或者大佬请绕道。
一、编写第一个Python项目 二、使用Pycharm编写第一个Python程序 运行Pycharm,选择Create New Project,创建一个新的Python工程。
最近正在准备数维杯，之前试过在电脑上安装 tensorflow，但一直都不成功。然后看了一眼 pip 管理工具下一堆包，乱得一批，所以干脆直接打算捡一些比较重点的包装上，比较鸡肋的就不要了。
pyton自带的交互式编程，功能不够强大，例如，不能实现语法高亮，自动换行等功能。可以使用第三方的包IPython(Interactive Python)，来对自带的Python shell进行功能扩展。
这几年前端的发展速度就像坐上了火箭，各种的框架一个接一个的出现，需要学习的东西越来越多，分工也越来越细，作为一个 .NET Web 程序猿，多了解了解行业的发展，让自己扩展出新的技能树，对自己的职业发展还是很有帮助的。毕竟，现在都快到9102年了，如果你还是只会 Web Form，或许还是能找到很多的工作机会，可是，这真的不再适应未来的发展了。如果你准备继续在 .NET 平台下进行开发，适时开始拥抱开源，拥抱 ASP.NET Core，即使，现在工作中可能用不到。 雪崩发生时，没有一片雪花是无辜的，你也不会知道那片雪花，会引起最后的雪崩。有些自说自话，见谅。
在过去的二十年中，Python越来越多地用于科学计算和数据分析。 今天，Python的主要优势以及它如此受欢迎的主要原因之一是它将科学计算功能带给了许多研究领域和行业中使用的通用语言。 这使得从研究到
用 Python 做一些有意思的案例和应用，内容和领域不限，可以包括数据分析、自然语言理解、计算机视觉，等等等等
Git是一个开源的分布式版本控制系统，可以有效、高速的处理从很小到非常大的项目版本管理。具体安装步骤如下：
前言：因为最近突然对使用github搭建一个自己的网站并绑定域名特别着迷，但是前提条件是必须得安装git，于是便把安装过程记录下来，便利自己，帮助他人。
学习 python 的基础知识是一种美妙的体验。但是，学习的喜悦可以被对实践项目的渴望所取代。想要建立项目是正常的，因此需要对项目的构想。
一个文件有两个关键属性：文件名（通常写成一个单词）和路径。路径指定文件在计算机上的位置。例如，我的 Windows 笔记本电脑上有一个文件名为project.docx的文件，路径为C:\Users\Al\Documents。最后一个句点之后的文件名部分称为文件的扩展名，它告诉您文件的类型。文件名project.docx为 Word 文档，Users、Al、Documents均是文件夹（也称目录）。文件夹可以包含文件和其他文件夹。例如，project.docx在Documents文件夹中，该文件夹在Al文件夹中，该文件夹在Users文件夹中。图 9-1 显示了该文件夹的组织结构。
本文一步步为你演示，如何用Python从中文文本中提取关键词。如果你需要对长文“观其大略”，不妨尝试一下。
翻译 | 张建军 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 【人工智能头条导读】Jupyter Notebook 是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码、数学方程、可视化和 Markdown，其用途包括数据清理和转换、数值模拟、统计建模、机器学习等等。目前，数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是 Jupyter 格式。对于机器学习新手来说，学会使用 Jupyter Notebook 非常重要。 下面这篇 Jupyter Notebook 入门指
来源 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 翻译 | 张建军 【磐创AI导读】：本文详细介绍了Jupyter Notebook的各种用法。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 【介绍】Jupyter Notebook 是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码、数学方程、可视化和 Markdown，其用途包括数据清理和转换、数值模拟、统计建模、机器学习等等。目前，数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是 Jupyter 格式。对于机器学习新
【导读】Jupyter Notebook 是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码、数学方程、可视化和 Markdown，其用途包括数据清理和转换、数值模拟、统计建模、机器学习等等。目前，数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是 Jupyter 格式。对于机器学习新手来说，学会使用 Jupyter Notebook 非常重要。
Cheat是一个基于命令行的Python程序，允许系统管理员查看和存储有用的备忘单。它检索所选命令的纯文本示例，以便提醒用户选项，参数或常用用途。 Cheat非常适合“经常使用的命令，但不经常记住。”
"LangChain 系列" 是一系列全面的文章和教程，探索了 LangChain 库的各种功能和特性。LangChain 是由 SoosWeb3 开发的 Python 库，为自然语言处理（NLP）任务提供了一系列强大的工具和功能。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/133598.html原文链接：https://javaforall.cn
本节课题就django开发环境而言，在实战方面做一个django项目开发的虚拟环境搭建，依此案例，建议在开发其它产品之时，可按照本案例搭建一个产品虚拟开发环境。
在Excel催化剂现存在100+功能中，零散分布了大量的文件类操作，在Excel催化剂倡导的搜索+笔记的方式下使用插件，无需死记硬背，真正到使用时，对功能文档及功能菜单进行搜索即可。
厌倦了 Vi 和 Vim 不可思议的界面和键绑定？那就切换到 Micro 编辑器试试吧。
Boostnote 是为编码器设计的笔记应用典范。它虽然不具备现代笔记应用的所有功能（例如，它具有 Markdown 格式和基于文件夹的组织功能，但缺少可自定义的键盘快捷键），但具备所有程序员喜欢的功能：
描述：Git是目前世界上最先进的分布式版本控制系统（没有之一），如下面的Git生态化流程;
随着 Web、iOS、Android、智能设备的流行，新的编程语言纷纷涌现并表现不俗，如 Ruby，Python，Scala，Go，Node.js，Swift 等。反观已经发展了近20年的 C# 语言
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/33
用到的相关安装包CSDN打包下载地址: https://download.csdn.net/download/xiaolong1126626497/19942575
Linux系统的基本操作对于大多数计算机类相关学生或者相关从业人员都很重要，本文以树莓派上的Linux系统为实例，从基础出发，详细介绍Linux系统中最需要掌握的知识点，介绍常见的命令参数与用法。
java常用的开发工具。都说工欲善其事必先利其器，要想学好java这门语言，选择一款好用顺手的开发工具是必不可少的。另外面试java工作时开发工具的使用也是一个重要的考核点。
临渊羡鱼，不如退而结网。我们步步为营，从头开始帮助你用Python做出第一张词云图来。欢迎尝试哦！
Upload_Bypass是一款功能强大的文件上传限制绕过工具，该工具旨在帮助广大渗透测试人员和漏洞Hunter们测试目标Web应用程序的文件上传机制。该工具能够利用各种漏洞利用技术来简化漏洞的识别和利用过程，以确保对目标Web应用程序执行详尽且全面的安全评估。
工欲善其事必先利其器，要想学好java这门语言，选择一款好用顺手的开发工具是必不可少的。另外面试Java工作时开发工具的使用也是一个重要的考核点。
有使用过 Linux 系统的小伙伴，肯定会使用过 cat 这个命令。当然，在 Linux 下，此猫非彼猫，这里的 cat 并不代表猫，而是单词 concatenate 的缩写。
照理来说，USB-CAN这种东西应该已经被做的烂大街的工具，国内居然没有一个拿得出手的开源方案。某立功和PCAN动辄2000+的价格也是离谱。淘宝上各种虚拟串口方案、替换dll兼容某立功软件的各种方案....价格都倒是便宜，性能和可靠性嘛.......就不多说了，上位机软件也是烂的一塌糊涂。
本文一步步为你演示，如何用Python从中文文本中提取关键词。如果你需要对长文“观其大略”，不妨尝试一下。 📷 需求 好友最近对自然语言处理感兴趣，因为他打算利用自动化方法从长文本里提取关键词，来确定主题。 他向我询问方法，我推荐他阅读我的那篇《如何用Python从海量文本提取主题？》。 看过之后，他表示很有收获，但是应用场景和他自己的需求有些区别。 《如何用Python从海量文本提取主题？》一文面对的是大量的文档，利用主题发现功能对文章聚类。而他不需要处理很多的文档，也没有聚类的需求，但是需要处理的每篇文
CSV（comma-separated value，逗号分隔值）文件格式是一种非常简单的数据存储与分享方式。CSV 文件将数据表格存储为纯文本，表格（或电子表格）中的每个单元格都是一个数值或字符串。与 Excel 文件相比，CSV 文件的一个主要优点是有很多程序可以存储、转换和处理纯文本文件；相比之下，能够处理 Excel 文件的程序却不多。所有电子表格程序、文字处理程序或简单的文本编辑器都可以处理纯文本文件，但不是所有的程序都能处理 Excel 文件。尽管 Excel 是一个功能非常强大的工具，但是当你使用 Excel 文件时，还是会被局限在 Excel 提供的功能范围内。CSV 文件则为你提供了非常大的自由，使你在完成任务的时候可以选择合适的工具来处理数据——如果没有现成的工具，那就使用 Python 自己开发一个！
寄语：虽然现在很多项目都使用GIT进行版本管理，但是SVN还有使用的，这篇文档压箱底了好久，思虑再三，还是发出来吧，说不定能帮助到别人。
如上面代码，str\str1\str2均为字符串类型（str）,给字符串操作带来较大的复杂性。
大家好，我是「柒八九」。一个「专注于前端开发技术/Rust及AI应用知识分享」的Coder。
然后修改文件的扩展名为 .bat 或 .cmd 两者在windows都是可以运行的
知名的开源OCR引擎Tesseract 3.0版本日前发布，可以在项目网站下载：http://code.google.com/p/tesseract-ocr, 新版本支持中文,中文语言包定义http:
2018年8月更新： 这个暑假博主和小伙伴、老师一同为师弟师妹们折腾了一个关于计算机学习交流的小社区 0xFFFF ，经过一个暑假的积淀，留下了不少适合计算机入门阅读的内容，推荐给看到这篇文章的你。 关于计算机新手入门的话题 - 0xFFFF
首先声明，这里关于语言间的比较仅仅是为了说明问题。世界上没有一个开发语言有绝对的好坏，只有是否适合你当前的环境。 很多码农工作的非常辛苦，每天加班。一般情况，团队中成长最快的不是工作最辛苦的那一部分人，而是经常在思考怎么样可以“偷懒”的人。举个身边的例子，很多IDE环境都会有一个向导来生成新的project，工作多年只看到过一个人按照公司的常见项目类型定制过这个向导，多数人每个新project都会重复一遍同样的工作，生成一个标准的project，然后手工进行一系列的修改，而且觉得自然而然。 为什么会这样
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